Artikel über das Programmieren in MQL4 und MQL5

Der Artikel befasst sich mit dem Künstlichen Algenalgorithmus (AAA), der auf den für Mikroalgen charakteristischen biologischen Prozessen beruht. Der Algorithmus umfasst eine Spiralbewegung, einen evolutionären Prozess und eine Anpassung, die es ihm ermöglicht, Optimierungsprobleme zu lösen. Der Artikel bietet eine eingehende Analyse der Funktionsprinzipien der AAA und ihres Potenzials für die mathematische Modellierung, wobei die Verbindung zwischen Natur und algorithmischen Lösungen hervorgehoben wird.

In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie Telegram-Befehle in MQL5 integrieren können, um das Hinzufügen von Indikatoren in Trading-Charts zu automatisieren. Wir behandeln den Prozess des Parsens von Nutzerbefehlen, deren Ausführung in MQL5 und das Testen des Systems, um einen reibungslosen indikatorbasierten Handel zu gewährleisten.

Der Artikel befasst sich mit der Entwicklung eines quanteninspirierten Handelssystems, das von einem Python-Prototyp zu einer MQL5-Implementierung für den realen Handel übergeht. Das System nutzt die Prinzipien der Quanteninformatik wie Überlagerung und Verschränkung, um Marktzustände zu analysieren, obwohl es auf klassischen Computern mit Quantensimulatoren läuft. Zu den wichtigsten Merkmalen gehören ein Drei-Qubit-System zur gleichzeitigen Analyse von acht Marktzuständen, 24-Stunden-Rückblicke und sieben technische Indikatoren für die Marktanalyse. Auch wenn die Genauigkeitsraten bescheiden erscheinen mögen, bieten sie in Verbindung mit geeigneten Risikomanagementstrategien einen erheblichen Vorteil.

MQL5 bietet unendlich viele Möglichkeiten, automatisierte Handelssysteme zu entwickeln, die auf Ihre Wünsche zugeschnitten sind. Wussten Sie, dass er sogar komplexe mathematische Berechnungen durchführen kann? In diesem Artikel stellen wir die japanische Heikin Ashi Technik als automatisierte Handelsstrategie vor.

Dieser Artikel beschreibt die Grundlagen der statistischen Arbitrage auf Portfolioebene. Sein Ziel ist es, das Verständnis der Prinzipien der statistischen Arbitrage für Leser ohne tiefgreifende mathematische Kenntnisse zu erleichtern und einen konzeptionellen Rahmen für den Ausgangspunkt vorzuschlagen. Der Artikel enthält einen funktionierenden Expert Advisor, einige Anmerkungen zu seinem einjährigen Backtest und die entsprechenden Backtest-Konfigurationseinstellungen (.ini-Datei) für die Reproduktion des Experiments.

Obwohl dies der dritte Artikel zu diesem Thema ist, muss ich für diejenigen, die den Unterschied zwischen dem Aktienmarkt und dem Devisenmarkt noch nicht verstanden haben, erklären: Der große Unterschied besteht darin, dass es auf dem Devisenmarkt keine Informationen über einige Punkte gibt, die im Laufe des Handels tatsächlich aufgetreten sind.

Die Vorhersage spielt eine wichtige Rolle in der Zeitreihenanalyse. Im neuen Artikel werden wir über die Vorteile des Zeitreihen-Patchings sprechen.

Ein algorithmisches Handelssystem, das die Volumenanalyse mit Techniken des maschinellen Lernens, insbesondere neuronalen LSTM-Netzen, kombiniert. Im Gegensatz zu traditionellen Handelsansätzen, die sich in erster Linie auf Preisbewegungen konzentrieren, legt dieses System den Schwerpunkt auf Volumenmuster und deren Ableitungen, um Marktbewegungen vorherzusagen. Die Methodik umfasst drei Hauptkomponenten: Analyse der Volumenderivate (erste und zweite Ableitung), LSTM-Vorhersagen für Volumenmuster und traditionelle technische Indikatoren.

Die Enhanced Trend Confirmation Technique kombiniert Preisaktionen, Volumenanalysen und maschinelles Lernen, um echte Marktbewegungen zu identifizieren. Für die Handelsvalidierung sind sowohl Preisausbrüche als auch Volumensprünge (50 % über dem Durchschnitt) erforderlich, während ein neuronales LSTM-Netzwerk für zusätzliche Bestätigung sorgt. Das System verwendet eine ATR-basierte Positionsgröße und ein dynamisches Risikomanagement, wodurch es an verschiedene Marktbedingungen angepasst werden kann und gleichzeitig falsche Signale herausfiltert.

Die Erkennung von Mustern auf den Finanzmärkten ist eine Herausforderung, denn dazu muss man sehen, was auf dem Chart zu sehen ist, und das ist in MQL5 aufgrund der Bildbeschränkungen schwierig zu bewerkstelligen. In diesem Artikel werden wir ein anständiges Modell in Python besprechen, das uns hilft, mit minimalem Aufwand Muster im Chart zu erkennen.

In diesem Artikel werden wir von Grund auf ein Skript zur einfachen Visualisierung von Handelsgeschäften (deals) für die nachträgliche Analyse von Handelsentscheidungen schreiben. Alle notwendigen Informationen über ein einzelnes Geschäft sollen bequem auf dem Chart angezeigt werden, wobei verschiedene Zeitrahmen gezeichnet werden können.

Derzeit verwendet unser EA die Datenbank, um Initialisierungs-Strings für einzelne Instanzen von Handelsstrategien zu erhalten. Die Datenbank ist jedoch recht groß und enthält viele Informationen, die für den eigentlichen EA-Betrieb nicht benötigt werden. Versuchen wir, die Funktionalität des EA ohne eine obligatorische Verbindung zur Datenbank zu gewährleisten.

Wie kann man die Wirtschaftsdaten der Weltbank für Prognosen nutzen? Was passiert, wenn man KI-Modelle und Wirtschaft kombiniert?

Erleben Sie eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Erstellung eines nutzerdefinierten JSON-Parsers in MQL5, komplett mit Objekt- und Array-Handling, Fehlerprüfung und Serialisierung. Gewinnen Sie praktische Einblicke in die Verknüpfung Ihrer Handelslogik mit strukturierten Daten mit dieser flexiblen Lösung für den Umgang mit JSON in MetaTrader 5.

Dieser Artikel setzt die Serie über die Implementierung der Kategorientheorie in MQL5 fort. Hier setzen wir Monoid-Aktionen als Mittel zur Transformation von Monoiden fort, die im vorigen Artikel behandelt wurden und zu mehr Anwendungen führen.

Anhand einfacher Beispiele werden wir die Grundsätze der Berechnung gleitender Durchschnitte untersuchen und lernen, wie man die Berechnung von Indikatoren, einschließlich gleitender Durchschnitte, optimieren kann.

In diesem Artikel implementieren wir Filter in das MQL5-Wirtschaftskalender-Dashboard, um die Anzeige von Nachrichtenereignissen nach Währung, Bedeutung und Zeit zu verfeinern. Wir erstellen zunächst Filterkriterien für jede Kategorie und integrieren diese dann in das Dashboard, um nur relevante Ereignisse anzuzeigen. Schließlich stellen wir sicher, dass jeder Filter dynamisch aktualisiert wird, um Händlern gezielte wirtschaftliche Erkenntnisse in Echtzeit zu liefern.

In diesem Artikel werden wir einen kurzen Blick auf einige Methoden werfen, um eine Funktion zu erhalten, die unsere Daten in der Datenbank darstellen kann. Ich werde nicht im Detail darauf eingehen, wie man Statistiken und Wahrscheinlichkeitsstudien zur Interpretation der Ergebnisse verwendet. Überlassen wir das denjenigen, die sich wirklich mit der mathematischen Seite der Angelegenheit befassen wollen. Die Erforschung dieser Fragen wird entscheidend sein für das Verständnis dessen, was bei der Untersuchung neuronaler Netze eine Rolle spielt. Hier werden wir dieses Thema in aller Ruhe besprechen.

„Depth of Market“ ist zweifellos ein sehr wichtiges Element für die Ausführung von schnellen Handelsgeschäften, insbesondere bei den Algorithmen des Hochfrequenzhandels (HFT). In dieser Artikelserie werden wir uns mit dieser Art von Handelsereignissen befassen, die über einen Broker für viele handelbare Symbole erworben werden können. Wir beginnen mit einem Indikator, bei dem Sie die Farbpalette, die Position und die Größe des direkt im Chart angezeigten Histogramms anpassen können. Wir werden uns auch ansehen, wie man BookEvent-Ereignisse erzeugt, um den Indikator unter bestimmten Bedingungen zu testen. Weitere mögliche Themen für zukünftige Artikel sind die Speicherung von Preisverteilungsdaten und deren Verwendung in einem Strategietester.

Im MQL5-Forum gibt es viele Beiträge, in denen um Hilfe bei der Berechnung der Steigung von Preisänderungen gebeten wird. In diesem Artikel wird eine Möglichkeit zur Berechnung des Winkels aufgezeigt, der sich aus den Kursveränderungen eines beliebigen Marktes ergibt, mit dem Sie handeln möchten. Außerdem werden wir die Frage beantworten, ob die Entwicklung dieser neuen Funktion den zusätzlichen Aufwand und die investierte Zeit wert ist. Wir werden untersuchen, ob die Steigung des Kurses die Genauigkeit unseres KI-Modells bei der Vorhersage des USDZAR-Paares auf dem M1 verbessern kann.

Bevor wir zur zweiten Stufe der Entwicklung übergehen, müssen wir einige Ideen überarbeiten. Wissen Sie, wie Sie MQL5 dazu bringen können, das zu tun, was Sie brauchen? Haben Sie jemals versucht, über das hinauszugehen, was in der Dokumentation enthalten ist? Wenn nicht, dann machen Sie sich bereit. Denn wir werden etwas tun, was die meisten Menschen normalerweise nicht tun.

In diesem Artikel automatisieren wir die Midnight Range Breakout mit Break of Structure Strategie in MQL5, indem wir den Code für die Breakout-Erkennung und die Handelsausführung detailliert beschreiben. Wir definieren präzise Risikoparameter für Einstieg, Stopp und Gewinn. Backtests und Optimierung sind für den praktischen Handel enthalten.

Die Daten des Wirtschaftskalenders sind standardmäßig nicht für das Testen mit Expert Advisors im Strategy Tester verfügbar. Wir sehen uns an, wie Datenbanken helfen können, diese Einschränkung zu umgehen. In diesem Artikel untersuchen wir, wie SQLite-Datenbanken verwendet werden können, um Wirtschaftskalender-Nachrichten zu archivieren, sodass assistentengestützte Expert Advisors diese nutzen können, um Handelssignale zu generieren.

Ein MQL5-Framework, das den Algorithmus der Ausführung auf institutionellem Niveau (TWAP, VWAP, Iceberg) über einen einheitlichen Ausführungsmanager und einen Performance-Analysator für eine reibungslosere, präzisere Auftragsaufteilung und -analyse für Einzelhändler bereitstellt.

In diesem Artikel werden wir von Grund auf ein Skript zur einfachen Visualisierung von Handelsgeschäften (deals) für die nachträgliche Analyse von Handelsentscheidungen schreiben. Alle notwendigen Informationen über ein einzelnes Handelsgeschäft sollen bequem auf dem Chart angezeigt werden, wobei verschiedene Zeitrahmen gezeichnet werden können.

Kerzenmuster sind für den Handel mit Kursen von grundlegender Bedeutung und bieten wertvolle Einblicke in potenzielle Umkehr oder Fortsetzung des Marktes. Stellen Sie sich ein zuverlässiges Tool vor, das kontinuierlich jeden neuen Kursbalken überwacht, wichtige Formationen wie die Muster von Engulfing, Hammer, Dojis und Sterne identifiziert und Sie sofort benachrichtigt, wenn ein bedeutendes Handelseinstellungen erkannt wird. Genau diese Funktionalität haben wir entwickelt. Egal, ob Sie neu im Handel sind oder ein erfahrener Profi, dieses System bietet Echtzeit-Warnungen für Kerzenmuster, sodass Sie sich auf die Ausführung von Geschäften mit mehr Vertrauen und Effizienz konzentrieren können. Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie er funktioniert und wie er Ihre Handelsstrategie verbessern kann.